feat: initial commit

src/agentic_codemod/apm/agno_bridge.py

@@ -0,0 +1,88 @@
+"""Kompilacja prymitywów APM do obiektów agno.
+
+To jest sedno rozwiązania: definicja agenta (rola, model, narzędzia, skille, schemat wyjścia)
+jest wersjonowanym artefaktem APM, a nie kodem. Zmiana zachowania sieci agentowej
+nie wymaga zmiany Pythona - wymaga podbicia wersji pakietu kontekstowego.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from collections.abc import Callable
+from typing import Any
+
+from agno.agent import Agent
+from agno.skills import LocalSkills, Skills
+
+from ..config import Settings
+from ..llm import ModelFactory
+from .loader import ApmContext
+from .primitives import AgentPrimitive
+
+
+class ToolResolutionError(RuntimeError):
+    pass
+
+
+def _resolve_tools(names: list[str], registry: dict[str, Callable[..., Any]]) -> list[Callable[..., Any]]:
+    unknown = [n for n in names if n not in registry]
+    if unknown:
+        raise ToolResolutionError(
+            f"Definicja agenta odwołuje się do nieistniejących narzędzi: {', '.join(unknown)}. "
+            f"Dostępne: {', '.join(sorted(registry))}"
+        )
+    return [registry[n] for n in names]
+
+
+def build_skills(ctx: ApmContext, names: list[str]) -> Skills | None:
+    """Buduje natywny obiekt `Skills` agno z katalogów skilli dostarczonych przez APM.
+
+    agno waliduje katalogi względem specyfikacji Agent Skills - niepoprawny skill
+    wysadza przebieg na starcie, a nie w połowie modyfikacji kodu.
+    """
+    if not names:
+        return None
+    paths = ctx.skill_paths(names)
+    return Skills(loaders=[LocalSkills(str(p)) for p in paths])
+
+
+def build_agent(
+    definition: AgentPrimitive,
+    ctx: ApmContext,
+    settings: Settings,
+    model_factory: ModelFactory,
+    tool_registry: dict[str, Callable[..., Any]],
+    schema_registry: dict[str, type] | None = None,
+) -> Agent:
+    schema_registry = schema_registry or {}
+
+    instructions: list[str] = []
+    instructions.extend(ctx.context_bodies(definition.context_names))
+    instructions.append(definition.body)
+    instructions.extend(ctx.instruction_bodies(definition.instruction_names))
+
+    output_schema = None
+    if definition.output_schema_name:
+        if definition.output_schema_name not in schema_registry:
+            raise KeyError(
+                f"Agent '{definition.name}' deklaruje output_schema='{definition.output_schema_name}', "
+                f"którego nie ma w rejestrze schematów: {sorted(schema_registry)}"
+            )
+        output_schema = schema_registry[definition.output_schema_name]
+
+    return Agent(
+        name=definition.name,
+        description=definition.description or None,
+        model=model_factory.for_profile(definition.model_profile, definition.temperature),
+        instructions=instructions,
+        tools=_resolve_tools(definition.tool_names, tool_registry) or None,
+        skills=build_skills(ctx, definition.skill_names),
+        output_schema=output_schema,
+        tool_call_limit=definition.tool_call_limit or settings.tool_call_limit,
+        markdown=False,
+        telemetry=False,
+        add_datetime_to_context=True,
+        # Nazwa roli w kontekście systemowym: pomaga modelowi trzymać się swojego zadania,
+        # a atrapie LLM (llm/mock_server.py) rozpoznać, który agent pyta.
+        add_name_to_context=True,
+        retries=2,
+    )